名师讲堂｜使用 Stata 根据上市公司及其子公司与税调匹配结果测算碳排放

2012 字 约 6 分钟 名师讲堂 企业数据Stata碳排放上市公司数据匹配

指标来源

该碳排放测算方法来自吴超鹏等（2025）发表于《中国工业经济》的论文《高管股权激励与企业碳排放：绿色发展背景下的企业激励机制研究》。该论文采用排放因子法，基于全国税收调查数据（税调）中企业层面的能源消费信息来估算上市公司的碳排放量。

论文原文中对碳排放测算方法的描述（第144页脚注②）如下：

本文的碳排放量指标参考现有文献（Lee et al., 2022; 周泽将等, 2022）的做法，根据全国税收调查数据中的企业用电量、煤炭、石油和天然气的消费量数据，利用排放系数法计算得到。

核心思路是：上市公司自身的能源消费数据通常不可直接获取，但通过将上市公司及其子公司与税调企业进行名称匹配，可以间接获得这些企业的能源消费数据，再利用各能源品种的碳排放系数计算出碳排放量。

计算过程

排放系数

论文中使用的各能源品种碳排放系数如下：

论文中提到的 “每兆瓦时电力的碳排放因子为 7.5 吨” 应该是笔误，10兆瓦时 = 1万kwh，按照《节能低碳技术推广管理暂行办法》里面的描述 0.75kgCO2/kWh = 7.5吨CO2/万千瓦时。

能源品种 碳排放系数 消费量单位
电力 7.5 吨CO2/万千瓦时 万千瓦时
煤炭 1.89 吨CO2/吨 吨
石油 3.02 吨CO2/吨 吨
天然气 21.68 吨CO2/万标立方米 万标立方米

碳排放量的计算公式为：

其中 E 为各能源的消费量，α 为对应的碳排放系数。

数据匹配与汇总流程

整个测算流程分为以下几个步骤：

  1. 读取税调企业能源消费数据（2007~2020年各税调企业电力、煤炭、燃油、天然气消费量面板数据）
  2. 计算各税调企业的碳排放量（消费量 × 碳排放系数）
  3. 对税调企业层面的碳排放进行缩尾处理（1%和99%分位数）
  4. 计算上市公司碳排放（母公司层面）：将税调与上市公司匹配结果合并，按上市公司-年份汇总
  5. 计算全资子公司碳排放：筛选持股比例为100%的全资子公司，与税调匹配后汇总
  6. 合并母公司和子公司碳排放数据，生成最终面板数据

关于全资子公司的筛选

论文中特别指出，对于子公司的碳排放，仅保留持股比例为100%的全资子公司。总持股比例的计算方式为：

总持股比例=直接持股+间接持股

仅保留总持股比例等于100%的子公司，这是为了确保对子公司碳排放的归因准确性。

变量说明

最终生成的数据包含以下变量：

  • total_carbon_emission_ton：总碳排放量（母公司 + 全资子公司），单位：吨CO2
  • ln_carbon_emission：总碳排放量加1取自然对数
  • asinh_carbon_emission：总碳排放量的反双曲正弦变换
  • total_carbon_emission_ton_winsor：缩尾处理后的总碳排放量
  • parent_carbon_emission_ton：母公司层面碳排放量
  • sub_carbon_emission_ton：全资子公司碳排放量
  • 各能源碳排放明细（煤炭、石油、天然气、电力）
  • 各能源消费量（原始单位）

计算代码

下面使用 Stata 完成整个测算过程。需要安装 winsor2 命令（ssc install winsor2）。此外，数据文件需要放置在工作目录下：

  • 2007～2020年各税调企业电力、煤炭、燃油、天然气消费量面板数据.dta
  • 2007～2020年税调与上市公司匹配结果.dta
  • 2007~2020年税调数据与上市公司子公司数据匹配结果.dta

第一步：读取数据文件

clear all
set more off

* 读取税调企业能源消费数据
use "2007～2020年各税调企业电力、煤炭、燃油、天然气消费量面板数据.dta", clear
tempfile energy
save `energy'

* 读取税调与上市公司匹配结果
use "2007～2020年税调与上市公司匹配结果.dta", clear
tempfile match_listed
save `match_listed'

* 读取税调与上市公司子公司匹配结果
use "2007~2020年税调数据与上市公司子公司数据匹配结果.dta", clear
tempfile match_subsidiary
save `match_subsidiary'

第二步：计算各税调企业的碳排放量

*— 此处代码需下载讲义材料查看～

di "=== 税调企业碳排放统计摘要（吨CO2）==="
sum total_co2_ton

第三步：缩尾处理

* 安装 winsor2 命令（如尚未安装）
* ssc install winsor2, replace

winsor2 total_co2_ton, replace cuts(1 99)
rename total_co2_ton_w total_co2_ton_winsor
label variable total_co2_ton_winsor "缩尾处理后的税调企业碳排放量（吨CO2）"

di "=== 缩尾处理后碳排放统计摘要（吨CO2）==="
sum total_co2_ton_winsor

tempfile carbon_emission
save `carbon_emission'

第四步：计算上市公司碳排放（母公司层面）

use `match_listed', clear

* 将税调企业碳排放数据与上市公司匹配数据合并
*— 此处代码需下载讲义材料查看～

tempfile listed_carbon
save `listed_carbon'

第五步：筛选全资子公司并计算碳排放

use `match_subsidiary', clear

di "筛选前子公司观测值数量：" _N

* 计算总持股比例 = 直接持股 + 间接持股
replace 直接持股 = 0 if 直接持股 == .
replace 间接持股 = 0 if 间接持股 == .
gen total_share = 直接持股 + 间接持股

* 仅保留总持股比例为100%的全资子公司
keep if total_share == 100
di "筛选后全资子公司观测值数量：" _N

tostring 证券代码, replace format(%06.0f)
destring 年份, replace force

*— 此处代码需下载讲义材料查看～

tempfile subsidiary_carbon
save `subsidiary_carbon'

第六步：合并母公司和子公司碳排放数据

use `listed_carbon', clear

*— 此处代码需下载讲义材料查看～

第七步：添加变量标签并保存结果

label variable 股票代码                        "上市公司股票代码"
label variable 股票名称                        "上市公司股票名称"
label variable 年份                            "观测年份"
label variable total_carbon_emission_ton       "总碳排放量：母公司+全资子公司（吨CO2）"
label variable ln_carbon_emission              "总碳排放量加1取自然对数"
label variable asinh_carbon_emission           "总碳排放量的反双曲正弦变换"
label variable total_carbon_emission_ton_winsor "缩尾处理后的总碳排放量（吨CO2）"
label variable ln_carbon_emission_winsor       "缩尾后总碳排放量加1取自然对数"
label variable asinh_carbon_emission_winsor    "缩尾后总碳排放量的反双曲正弦变换"
label variable parent_carbon_emission_ton      "母公司层面碳排放量（吨CO2）"
label variable carbon_emission_ton             "税调匹配的母公司碳排放量（吨CO2）"
label variable sub_carbon_emission_ton         "全资子公司碳排放量（吨CO2）"
label variable subsidiary_carbon_emission_ton  "税调匹配的全资子公司碳排放量（吨CO2）"
label variable electricity_consumption         "母公司电力消费量（万千瓦时）"
label variable coal_consumption                "母公司煤炭消费量（吨）"
label variable oil_consumption                 "母公司石油消费量（吨）"
label variable gas_consumption                 "母公司天然气消费量（万标立方米）"
label variable sub_elec_cons                   "全资子公司电力消费量（万千瓦时）"
label variable sub_coal_cons                   "全资子公司煤炭消费量（吨）"
label variable sub_oil_cons                    "全资子公司石油消费量（吨）"
label variable sub_gas_cons                    "全资子公司天然气消费量（万标立方米）"
label variable n_matched_firms                 "母公司匹配到的税调企业数量"
label variable n_matched_subsidiaries          "匹配到的全资子公司数量"

save "2007～2020年上市公司碳排放数据.dta", replace

di "数据已保存为 2007～2020年上市公司碳排放数据.dta"

第八步：查看结果

di "样本期间：2007-2020年"
tab 年份

di "=== 碳排放量统计摘要（吨CO2）==="
sum total_carbon_emission_ton

di "=== 缩尾处理后碳排放量统计摘要（吨CO2）==="
sum total_carbon_emission_ton_winsor

di "=== 对数碳排放量（ln(Carbon Emission + 1)）统计摘要 ==="
sum ln_carbon_emission

di "=== 各年份样本分布 ==="
tabstat total_carbon_emission_ton_winsor, by(年份) stat(n mean median) format(%12.2f)

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